Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwach - LTMy i dane strukturalne

Oficjalna strona wydarzenia znajduje się na stronie AICamp. Jeśli już się tam zarejestrowałeś, nie musisz rejestrować się tutaj ponownie. Spotkanie AI dla Przemysłu to społeczność dla praktyków AI, którzy budują, wdrażają i rozwijają AI w przedsiębiorstwach. Zbieramy programistów, inżynierów, naukowców danych, liderów technologicznych i decydentów z przedsiębiorstw, aby wspólnie poradzić sobie z trudnymi problemami inżynieryjnymi: integracją, wdrażaniem, zarządzaniem, danymi, monitorowaniem, bezpieczeństwem, skalowaniem itd. w produkcji. Na edycji w lipcu dołącz do nas i FUNDAMENTAL na wieczorze, podczas którego zgłębimy, w jakich obszarach LLM-y mają swoje ograniczenia i dlaczego przedsiębiorstwa zwracają się ku dużym modelom tabelarycznym (LTMy). Duże modele językowe zmieniły sposób, w jaki pracujemy z danymi nieustrukturalizowanymi, ale większość danych przedsiębiorstw nadal żyje w strukturalnych tabelach. To tutaj miliony wierszy i kolumn cicho podejmują rzeczywiste decyzje, które podejmuje firma. Tryliony dolarów wartości tkwią w tych zbiorach danych, a tradycyjne LLM-y po prostu nie są zbudowane, aby rozumieć złożone schematy, relacje liczbowe oraz wysoko wymiarowe dane tabelaryczne w taki sposób, w jaki odnoszą się do tekstu. Badania i liderzy zastosowanej AI z Fundamental przeprowadzą poprzez LTMy: nową klasę modeli bazowych zbudowanych specjalnie po to, aby odblokować moc predykcyjną strukturalnych danych przedsiębiorstw. Oczekuj relaksującego, konwersacyjnego wieczoru. Dobre rozmowy. Dobre pytania. Wiele czasu, aby naprawdę poznać ludzi w pomieszczeniu. Sesja będzie obejmować: Kto powinien uczestniczyć: Świetnie nadaje się dla inżynierów AI, inżynierów zastosowanego ML, inżynierów wdrażanych, inżynierów danych, badaczy ML oraz naukowców danych. Jeśli twoja praca dotyczy prognozowania, modelowania ryzyka lub danych strukturalnych na dużą skalę, to jest to rozmowa, w której warto być. Prelegenci: Marta Garnelo, Fundamental Alexandre Gerbeaux, Fundamental Remy Thellier, Snowflake